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              为什么黑洞是红的?为什么爱因斯坦又对了?答案是黑洞背后的超算

              2019-4-11 11:21| 投稿: xiaotiger |来自: 互联网


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              摘要: 【新智元导读】第一张黑洞照片刚刚公布,在这张照片的背后,超级计算机处理数PB的天文数据,并且模拟黑洞碰撞、星系诞生,是人类想象力的终极武器。今天是天文爱好者的不眠夜。史上第一张黑洞真身照片终于问世,终于让我们明白,原来黑洞不是黑的,是“红”的?#28023;?#35831;配戴眼镜查看高清大图尽管黑洞的第一 ...


              【新智元导读】第一张黑洞照片刚刚公布,在这张照片的背后,超级计算机处理数PB的天文数据,并且模拟黑洞碰撞、星系诞生,是人类想象力的终极武器。

              今天是天文爱好者的不眠夜。

              史上第一张黑洞真身照片终于问世,终于让我们明白,原来黑洞不是黑的,是“红”的?#28023;?/p>

              请配戴眼镜查看高清大图

              尽管黑洞的第一张真身照是一张模糊、不规则的?#19981;罰?#20294;这张照片的背后凝结了目?#30333;?#20808;进的探测技术,整个过程历时十余年,动用了来自非洲、?#20405;蕖⑴分蕖?#21271;美洲和南美洲的200多名研究人员,八个探测望远镜不分昼夜观测,最终的这张图像也有可能获得?#24403;?#23572;奖。

              这一切成就,都离不开视界望远镜(EHT)和背后的计算。

              跨越地球?#26412;叮?#20843;个望?#27602;导?#23432;

              通常,每台望远镜?#32423;?#31435;运行,观测发出微弱无线电波的天体。然而,黑洞比宇宙中的其他任何射电源都要小得多、暗得多。为了看得更清楚,天文学家需要使用非常短的波长——1.3毫米——可?#28304;?#36879;黑洞和地球之间的物质云。

              拍摄黑洞照片还需要放大率,或“角分辨率”,这相当于在巴黎路边的一间咖啡馆里阅读位于纽约的手机上的文?#23613;?#26395;远镜的角分辨率随接?#24352;?#30340;大小而增大。然而,即使是地球上最大的射电望远镜也远没有大到足以看到黑洞。

              但是,当多个距离很远的射电望远镜同步并聚焦于宇宙中的一个单一光源时,它们可以通过一种称为甚长基线干涉测量(VLBI)的技术,作为一个非常大的射电抛物面天线运行,这样它们的组合角分辨率因此可以大大提高。

              对于EHT就是由8个参与的望远镜组合成为一个与地球一样大的虚拟射电天线,能够将一个物体的分辨率降低到20微角秒。巧合的是,根据爱因斯坦的方程,这几乎就是观测黑洞所需的精?#21462;?/p>

              2017年4月5日,由位于南极、智利、墨西哥、美国夏威夷、美国亚利桑?#20405;蕁?#35199;班牙的8台亚毫米射电望远镜同时对黑洞展开观测,利用甚长基线干涉测量技术(VLBI)将这8台望远镜构建成超级“虚拟”望远镜——视界面望远镜(EHT),EHT口径13000公里,约等同于地球?#26412;丁?/p>

              望远镜在全球分布示意图,红点代表望远镜所在地

              EHT形成之后,望远镜具备了“拍照”的能力,这只是黑洞照片的第一步,拍照之后的下一步是“洗”照片。

              洗照片:超算处理百万G数据

              ?#23548;?#19978;,EHT早就拍完了照片,而“洗照片”的过程长达两年。

              为何“洗照片”时间如此之长?

              因为这类观测的数据处理并非只用一套现成的方法。多台望远镜之间的钟差、望远镜自身状态随时间的微小改变等问题都会影响观测精?#21462;?#21478;一方面,“拍照”对象黑洞本身也在不断变化,科学家需要探索新方法对“相机”进行校准,建立模型,以提升合成图像的质量和精?#21462;?/p>

              数据处理过程中需要根据处理结果不?#31995;?#25972;运算方法进行改进,?#21448;?#25968;据量巨大,因此用时很长。有报道称,为了处理这些海量数据,美国麻省理工学院等机构的科学家开发了新算法,以加快数据分析。

              在射电天文学中,由望?#27602;导?#27979;到无线电波,其频率将入射光?#22278;?#30340;?#38382;?#35760;录,其幅度和相位以电压?#38382;?#27979;出。在对这次拍摄的主角——M87进行观测时,每个望远镜都以电压的?#38382;?#25509;收数据流,用数?#20013;问?#34920;?#23613;?/p>

              每台望远镜?#25216;?#24405;了大约1 PB(100万GB)的总数据。

              在观测结束后,每个观测?#38236;?#30340;研究人员收拾起成堆的硬盘,并快递给美国麻省的Haystack天文台和德国马普射电天文学研究所。(在数据量如此巨大的情况下,用快递空运硬盘要比电子方式传输数据快得多)

              这两个天文台(所)?#26143;看?#30340;高度专业化的超级计算机,计算机一?#25991;?#22815;处理两个数据流。

              由于每台望远镜在EHT的虚拟无线电盘上处于不同位置,因此它呈现的目标物体的视图会略有不同,这里的目标就是M87。由两个单独的望远镜接收的数据可以编码黑洞的类似信号,但也各自包含特定于每台望远镜的噪声。

              超级计算机中的相关器将来自EHT的八个望远镜的每对可能的数据排成一行。通过比较,在数学上消除噪音,挑出黑洞的信号。每台望远镜上安装的高精度原?#21448;?#20250;为输入数据加上时间戳,让分析人员能够在事后对数据流进行匹配。

              随后,Haystack天文台和马普射电天文学研究所的研究人员开始了“关联”数据的艰苦过程,识别来自不同望远镜的一系列问题,修复这些问题并重新运行相关器,直到数据通过严格验证。之后,这些数据会?#29615;?#36865;至全球四个独立的团队,这些团队的任务是使用独立的技术由数据生成图像。

              以下是从“拍照片”到“洗照片”的流程:

              爱因斯坦的胜利

              1915年,爱因斯坦提出广义相对论,给出了后世皆知的爱因斯坦场方程。

              1916年,德国天文学家卡尔·史瓦西通过计算得到了爱因斯坦引力场方程的一个真空解,表明如果将大?#35838;?#36136;集中于空间一点,其周围会产生奇异的现象,即在质点周围存在一个界面——?#24405;?#35270;界面,一旦进入界面,即使光也无法逃脱,美国物理学家约翰·惠勒将之形象地称为“黑洞”。

              自史瓦西得到黑洞的第一个解之后,许多物理学家也开始投身到对这种?#23433;?#21487;?#23478;?#30340;天体”的研究中。20世纪30年代,美国的“原子弹之父”奥本海默研究发现,恒星在一定环境下可以坍缩形成黑洞,这种观点在近几十年的数?#23548;?#31639;中得到了证实。

              随着天文观测技术的发展,对于天体的研究显然不会仅仅停留在计算的层面。但问题是,黑洞不同于其他天体,它既然连光都能吞?#26705;?#20154;类又怎能在茫茫宇宙中发现黑洞呢?

              科学家可通过测量黑洞对周围天体的作用和影响,如吸积盘、喷流现象等,间接观测或推测黑洞的存在。物质在被吞噬时,会沿螺旋状轨道靠近并落入中心的黑洞,从而在黑洞周围形成圆盘状的吸积盘。在黑洞的引力下,吸积盘内物质落入黑洞的速度极快,物?#25163;?#38388;的摩擦使它被加热至数十亿度的高温,从而发出辐射。

              黑洞“吸?#22330;?#21608;围的天体物质时,部分气体在被“吃”之前会沿着旋轴的方向喷射出高能粒子,这便是喷流。

              后来,越来越多黑洞被人们观测到,也证明了一百多年前爱因斯坦的广义相对论。

              人类第一张黑洞照片:IBM计算机模拟

              相比起红色黑洞,人们可能更?#35270;?#19979;面这张黑洞照片。

              这张照片是美国天体物理学家Jean-Pierre Luminet 在1978年绘制的,这是展示了黑洞?#24405;?#35270;界的第一幅图像。

              当然,这并不是一张真实的照片。有着数学背景的Luminet用一台20世纪60 年代的IBM7040穿孔计算机,首?#25991;?#25311;了黑洞的样子。

              计算机返回数据后,Luminet费力地用?#30452;?#21644;墨水在负片纸上手工绘制黑洞。这张模糊的图像 (见上图) 显示了如果我们离黑洞足够近,落入黑洞的扁平物质盘可能是什么样子。它看起来不是平的,因为黑洞的?#30475;?#24341;力使它周围的光发生了弯曲。

              2014年,大火的科幻电影《星际穿越?#20998;?#20316;出了一张黑洞图,因其对黑洞的 “科学准确” 描述而广受好评,电影中描绘的黑洞在很大程度上就是基于 Luminet几十年前的研究成果。

              电影《星际穿越》中的黑洞 Gargantua

              现在,IBM7040早已进入博物馆,人类探索黑洞也早已迈入另一个历史进程中。

              超算,打开人类奔向宇宙的想象

              2015年,引力波的发现让黑洞的研究更进一步。

              在今年1月出版的《物理评论快报》上,科学家发表了迄今为止最精确的黑洞合并末期计算机模型。

              来自LIGO discovery的黑洞图像

              建立像黑洞碰撞这样巨大?#24405;?#30340;模型非常困难,因为当相互碰撞的黑洞变得非常接近时,就在两者最终合并的前几秒钟,它们的引力场和速度变得极端,数学变得非常复杂,以至于无法用标准的分析方法来分析。

              科研人员用?#21448;?#29702;工学院的超算,接个新的机器学习程序或算法从模拟中学习,最终从近900个黑洞合并的模拟中创建模型,花费了20000小时的计算时间。

              现在,计算力的能量已经不仅仅是模拟黑洞。

              这次“洗照片”的德国马普射电天文学研究所,曾经做出过更前沿的探索——预测的大规模星系结构。他们还发现大型星系中的中心黑洞阻碍了恒星的形成。

              星系层级的汇聚过程?#19981;?#24471;了新的发现。理论长期以来推测应该首先形成一个小星系,然后在数十亿年的过程中聚集成更大的天体,被引力聚集在一起。中间会发生许多星系碰撞,星系经常被潮汐力?#33529;怠?#28982;后它们的恒星最终在新形成的大型星系周围的宽轨道上运行,从而赋予它们微弱的背景光(下图)。

              黑洞、宇宙模拟,这一切离不开计算力。

              百载汲汲求索,今朝何其幸运能够见证第一张黑洞照片问世。当然,掀起黑洞甚至更多神秘天体的?#26696;?#22836;”,今天迈出的仅仅是第一步,未来我们会一直在路上。

              参考资料:

              《黑洞什么样?即将有图有真相》

              https://phys.org/news/2019-01-physicists-supercomputers-ai-accurate-black.html



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